TDSE株式会社 【活用例】異常検知AIによる生産ライン不良製品検知

ヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化!全点検数の十数%の点検のみでOK!

ヒトの目視による生産ラインの不良製品点検は作業量が多く、検査品質に
ムラが発生します。

そこで、先ずはAIで不良の可能性が高い製品を選定。その選定した製品のみを
ヒトが目視で追点検することで、品質一定かつ省人化します。

当社の異常検知サービス『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、
設備の保守業務、製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。

【事例概要】
■課題
・時間と人的コストがかかる
・作業が属人的で検査の品質にムラが発生する
■効果
・AI点検でヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化
・AIで点検品質を一定

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

基本情報【活用例】異常検知AIによる生産ライン不良製品検知

【TDSE Eyeの特長】
■AIを個別のアプリから容易に利用可能
■クラウド環境で複雑なモデルも短時間で構築
■常に高性能な異常探知AI
■専門的な知識なしで導入・運用が可能
■AIの推論をエッジにてオフライン実行
■画像AI分野での豊富な実績

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用途/実績例 【類似の活用例】
■工場内の危険物検知:通常あってはならない場所に置かれている工具や機材を監視カメラ画像を用いてAIで検知して除去

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カタログ【活用例】異常検知AIによる生産ライン不良製品検知

取扱企業【活用例】異常検知AIによる生産ライン不良製品検知

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TDSE株式会社

■ビッグデータ・人工知能(AI)を活用したソリューション提供 ■AI製品(AIモジュールを含む)の提供

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